単一画像の深度予測のためのモデル
このニューラルネットは，スパース順序の注釈に基づく新しいテクニックを使って，単独の画像から相対深度マップを予測するよう訓練された．それぞれの訓練の例は，一対の点とカメラとの相対距離で注釈が付けられるだけでよい．訓練後，ネットは完全な深度マップを再構築することができる．詳細はこちらでご覧いただきたい．
このネットワークは直接2Dの深度マップを与える．点が明るいほど遠くの領域に対応する．
ListPlot3Dを使って，深度マップの3D表現をプロットする．
Texture指示子を使って，もとの画像と深度プロットを組み合せる．
複数のフレームを連結して，滑らかなアニメーションを作成する．
